基于数据仓库的煤矿管理驾驶舱系统设计与实现
这是一篇关于数据仓库,ETL,管理驾驶舱的论文, 主要内容为近年来,我国煤炭企业发展遇到前所未有的压力,煤炭需求大幅下降,企业业绩不断下滑。在国家经济结构调整、产业升级和去产能转型的大环境下,煤炭企业纷纷通过精细化管理和信息化建设来提高自身竞争力。煤炭行业经过十年黄金发展期,企业在信息化建设中取得了一定的成就,在原煤开采、井下人员、设备、环境监控、办公自动化等方面都实现了信息化。但是,在DT逐步取代IT的时代,数据成为企业的宝贵资源,企业需要解决“信息孤岛”现象,将原有的大量数据资源有效的整合起来,挖掘出数据的潜在价值,为企业的管理决策提供支持。管理驾驶舱作为一种以绩效管理为核心的先进管理平台,通过对企业关键业务指标的分析,将分析结果以形象化、直观化和具体化的形式展现,使管理者能够掌握企业的各项指运行标状况,以便及时做出科学的决策。所以建立基于数据仓库的管理驾驶舱系统成为煤矿企业信息化的一个方向。本文从我国煤炭行业当前的形势分析着手,重点介绍了管理驾驶舱系统的概念和国内外的应用情况,并且对数据仓库的相关理论做了详细的论述,说明了本文的研究意义及构建基于数据仓库的管理驾驶舱系统的必要性。然后,通过分析企业实际需求,构建了包括安全、生产、财务、销售、成本、其他等六大主题的基于数据仓库的煤矿管理驾驶舱系统体系结构。着重对数据仓库从概念、逻辑、物理模型进行了详细的设计,并且对源数据到数据仓库的ETL过程做了论述。最后,结合管理驾驶舱系统分析和预警的特点,采用Java编程和WPF图表控件结合的方式实现了该系统,运用钻取、切片、同比、环比、结构、趋势、预警等方式对数据进行全面分析,采用丰富的图表对数据进行展示,主要包括仪表盘、温度计、甘特图、折线图、面积图、柱状图、饼图、环形图等。
公安工作大数据管理平台数据管理系统设计与实现
这是一篇关于大数据,数据管理系统,数据抽取,ETL,增量抽取的论文, 主要内容为上海作为一个开放性的都市,一直走在改革开放的前沿,因此,早在二十世纪末,公安部门就开始了信息化建设。但在信息化的建设过程中,由于各个部门业务需求的不同,导致开发的业务系统相对独立。而随着大数据时代的到来,原来的业务系统因为得不到其他系统的数据支撑,无法满足日益复杂的业务需求,逐渐被淘汰。针对这种情况,公安部门开始着手综合性大数据管理平台的建设,通过对数据进行管理,使业务部门可以充分地使用已有的数据资源,一方面能够减少民警的资料收集工作,为民警工作带来便利;另一方面也有利于对数据进行统计展示,帮助公安部门进行决策分析。本文就是在公安工作大数据管理平台的基础上,进行数据管理系统的建设,以实现数据的集成,数据的管理和数据的分析展示。首先分析了系统功能和数据方面的需求,并以相关技术为背景,进行系统结构设计、数据流向设计以及数据库设计。然后对照相应的需求,设计并实现具体的功能,同时也对数据进行了处理。其中功能部分主要实现了数据的管理和应用,数据的处理则主要实现了数据的集成,包括关键问题解决方案的设计以及数据抽取(Extract Transform Load,ETL)过程的实现。最后对各个功能进行测试,以检验系统功能的正确性和系统运行的流畅性。数据管理系统的建设结合了公安业务部门的需求,采用了软件工程的设计理念,实现了异构数据的有效集成,实现了对数据的统一管理,实现了对数据的分析与展示,符合业务部门对大数据管理的需求,有效地推动了公安部门的信息化建设。
基于Hive的电商多维分析系统的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,大数据分析平台,Hive,ETL,CDH的论文, 主要内容为最近几年,我国大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著进展,中国数字经济规模大幅增长。与此同时,电商互联网公司也掌握了其他行业和企业无法相比的大数据,拥有着最精准,最全面的用户数据,因此,运用巨量数据指导企业的运营和加速互联网产品的升级,也形成为了未来电商互联网公司向数据驱动服务和争夺市场份额的共识,而数据源的异构性以及PB乃至TB数量级历史数据的应用转化却对采用传统的企业数据仓库的多维分析带来了巨大的挑战。为了解决海量数据下传统基于大型服务器的数据仓库高额运维代价,以及凭借人员经验迭代互联网产品局限性,本文充分考虑电商用户数据的特点,设计并开发了基于Hive的电商多维分析系统,进而用数据驱动决策和智慧运营,提高数据资源的复用性,该系统实现了基于CDH的大数据平台架构,并在此平台之上实现基于Hive的四层数据仓库,通过分层建设数据仓库,大大提升了数据治理能力,保证了数据质量,优化了传统通过Linux下crontab的作业调度,集成Azkaban作业调度,全面监控数据运行,并实现了电商用户活跃等相关指标,论文的主要工作如下:1.本文研究了现有的大数据平台相关技术,搭建了基于CDH的企业级大数据平台并设计实现了基于CDH平台的Hive数据仓库。2.提出并设计了一种新型的自研组件即基于Kafka的多管道(Pipline)采集模块,解决了异构数据源的加载与存储问题,在异构系统大规模的数据迁移中保证了大数据的数据一致性,很好的控制了数据的质量水平。3.基于Hive提出并设计了四层数仓数据模型,实现了数仓不同层级之间不同粒度数据管理,加速了查询过程与数据计算过程,并运用SSM框架实现了数据可视化。4.集成Azkaban作业调度系统,解决传统数仓人工报表的编写难、维护难、升级难的问题,设计实现数据仓库作业全自动调度并完成系统测试。
基于ETL的大测所人事管理系统设计与实现
这是一篇关于人事信息管理,统计,MVC,ETL的论文, 主要内容为在信息化管理浪潮的影响下,我国的人事管理模式逐渐从以往的手工业务办理模式转向信息化的管理模式。人事数据有数据量大、内容繁杂等特点,如何使这些数据变得更有价值,成为企业发展的必经之路。经过对本单位人事部门的调研,发现本单位人事部门工作仍停留于传统的纸质管理模式,数据都存储在个人计算机自己创建的EXCEL文件之中。这种管理模式具有工作强度大、繁琐、数据安全性差、稳定性不高等缺点,且效率特别低。而且这些大量的人事数据没有被提炼出更加有价值的统计数据。针对这些情况本文设计并实现了这套基于ETL(Extract-Transform-Load)的大连测控技术研究所人事管理系统。区别于常规的人事管理系统,本系统针对于管理数据与统计数据间的结构差异较大的问题,将系统数据库分为管理库与统计库,两个库之间使用ETL技术进行数据传递。本系统实现了人事信息管理、人事信息查询、统计等功能。本系统采用B/S结构,由客户端、Web服务器、数据库服务器三层分布结构组成。整个项目的架构设计遵循MVC模式,使用技术为EXT.JS+JAVA,数据库采用Oracle10g。ETL使用Oracle数据库的function+procedure+job实现。本系统已在本单位上线,颇具好评。人事处工作人员通过管理端简化、规范各机构的日常操作,减轻了工作人员劳动强度,减少了单位的财政消耗。单位领导通过统计端随时可以直观的了解单位人事相关数据,为领导的决策提供强有力的数据支撑。
基于数据仓库的EMC2资源管理系统设计与实现
这是一篇关于资源管理,数据仓库,ETL,Spring框架,Hibernate框架,RIA的论文, 主要内容为EMC2公司现有各式各样的管理系统,但系统间各自独立,数据分散、不一致,并且数据没有得到很好的利用,这种信息难以共享问题具有普遍性。EMC2公司提出开发一款整合多数据库基于数据仓库的资源管理系统,解决“信息孤岛”、实现企业内部各部门之间信息共享,不仅对EMC2公司具有十分重要的作用,而且对其他企业具有示范意义。 本文阐述了项目背景,概要分析了相关应用现状,综述了相关技术,论文较为详细地分析了四类用户对象需求,并从人力资源管理、项目管理、项目进度管理和信息可视化四个方面分析了系统功能需求,分析了系统基础数据来源,这些数据来源包括关系数据库和文档数据,并明确了关系数据库的主要数据表。论文按照系统功能要求,将系统设计为Web表现层、服务层、ETL层和数据库模型层四个层次的系统架构,并确定了开发思路、采用的技术和采用的工具；较为详细的设计了系统数据库表,给出了数据仓库总线矩阵和相关维度设计；设计了ETL抽取模型,比较了抽取方式；对系统服务器端进行了设计,并重点给出了资源管理和信息可视化两个模块的详尽设计；给出了客户端设计。论文以服务器端信息可视化模块为例,详细给出了ETL数据抽取、数据集成与清洗的具体实现,给出了服务器端通过Hibernate框架的数据持久层的具体实现,并实现了客户端Bug统计和资源配置两个子模块。 本系统已于今年2月份在EMC2公司投入实际使用,有效解决了公司内部部分“信息孤岛”,扩大了信息共享范围,提高了员工的工作效率,而中高层管理者的工作效率提高尤其显著,例如Bug的状况统计部分的图表帮助经理更早发现问题、发现问题的相关性,并尽早解决问题,而资源配置部分的图表帮助经理高效地利用和配置资源,更好的把握项目进展。
数据共享平台中的多维异构数据源管理系统设计与实现
这是一篇关于数据共享,ETL,云边协同,数据源管理,访问权限控制的论文, 主要内容为进入大数据时代,企业和组织积累了大量的数据资源,海量数据蕴藏巨大价值,然而数据的价值需要在流通共享中才能释放,为了实现数据共享开放,解决隐私保护、共享开发和安全之间的矛盾,研究者们提出分布式数据共享平台,实现数据价值流通和变现的同时保证数据安全可控和不被泄露。本文的主要研究工作是设计和实现基于云边协同架构下的分布式数据共享平台的数据源管理功能,通过ETL子系统在平台的数据节点端实现数据清洗整合和数据迁移功能;基于云边协同网络架构设计和实现数据源管理子系统,提供数据源接入、元数据获取、数据受限访问等管理功能。具体的研究工作如下:(1)研究支持实时数据捕获,高可靠且可扩展的ETL系统的设计和实现。基于开源组件Debezium、Kafka和Kettle构建任务执行环境,研究ETL系统管理端和任务执行环境的交互机制设计,设计支撑层和任务执行组件交互实现对ETL任务执行的控制,从而将开源组件能力集成到ETL子系统,设计功能层对ETL任务的任务描述信息进行管理。(2)研究云边协同场景下的数据源管理的实现机制。设计基于云边协同的数据源管理子系统的网络架构,通过适配器模式以及动态插件加载机制实现多维异构数据源适配的技术,研究数据源全生命周期流程管理和数据访问权限控制的技术实现方案。最后针对系统的功能、安全、性能等进行测试,测试结果表明系统基本满足平台的数据源管理需求。
数据集市在电信经营分析中的应用研究
这是一篇关于数据集市,数据挖掘,经营分析,ETL,数据源,元数据的论文, 主要内容为随着电信运营商经营的目标从增加客户数量转变为提高客户质量,以客户为中心,提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案,对数据挖掘和分析的要求也越来越高。建立企业级的数据集市可以帮助运营商分析客户消费行为,识别客户消费特征,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。使电信运营商在客户关系管理的流程中,充分获取并利用相关的数据信息为市场营销和管理决策提供及时、有效、科学的决策依据。 针对公司目前经营分析仍以人工统计为主,数据挖掘技术未被合理利用,整个统计分析过程费时费力,且缺乏数据准确性和一致性。本文提出了以支持数据挖掘和分析为目的,构建数据集市的方法以支撑企业经营分析的迫切数据需求,其研究内容主要包括以下三个方面: (1)对数据集市的关键特征进行了设计和研究,搭建了数据集市的模型结构,并根据经营分析的需求明确了数据集市的主题域,同时对数据接口做了设计,集成了各异种数据源。 (2)详细设计了ETL过程,确定了数据抽取和数据加载的标准和策略,优化和改进了数据清洗和转化的SQL语句,建立了目前经营分析常用的事实表,同时做好了对元数据的管理,并对系统性能进行了优化。 (3)以JSP技术为基础开发了数据集市的前台展示界面,界面采用WEB的浏览方式,结合图表等多种数据展示形式,使数据更容易被理解,极好的支撑了企业的经营分析。
基于异构数据源整合医疗数据集成技术的研究
这是一篇关于卫生信息,元数据,标准化,异构数据集成,ETL的论文, 主要内容为大数据和人工智能等技术的发展进一步推进我国医药卫生领域智能化建设进程。近年来,我国各大中小型医院逐渐着手建设各自的信息化系统来实现医院之间特定业务信息流动,但国内的医院电子政务平台建设多以客户需求为导向,以项目需要作为医疗业务为主题进行提交,针对不同的项目对相关信息要求的多样化及相关信息要素的不同理解,均造成数据项与数据元素间关系含糊不清。其次缺乏对医疗信息网络系统建设的统一标准,不能进一步实现医院跨部门及不同地区在医疗信息上横向上的信息资源共享和互联互通,这些问题使得不同项目之间的数据实现更好自动化整合和分析具有困难。一方面,我国卫生信息领域多采用直接从原始数据表单中对数据项提取的方法,标准化的方法也大多以对数据项整理为主,简单高效但缺乏能够明确表达的有效途径和手段。面对一直以来的信息碎片化和医疗软件平台重复开发建设现象,必须参考和借助国家层面发布的现行标准建立健全卫生信息标准体系。本研究从检索和整理现行国家及行业标准(数据元目录及值域代码标准等)开始,对管理信息数据元目录文件分类整理,形成基本卫生健康信息标准化目录体系,对卫生信息化领域的元数据及不同类型元数据和相互关系进行表达,研究标准化文件中的语义、模型以及规则,借助卫生信息概念的数据模型来引导建立卫生健康信息数据规范库。此外,通过查阅学习关于医疗信息化管理系统建设和研究中涉及的基本信息,对健康数据元目录中的所有信息元从概念、定义、表达式以及值域等方面加以标准化,通过医疗健康信息数据标准库来实现医疗各信息化管理系统内部数据的高效交流与信息的协同获取。另一方面,考虑医院在推进信息化时的卡点问题,医院自身数据库系统保持自身自治性、分布性完整的情况下,对由医院业务产生的医疗数据进行集成,屏蔽局部数据源的异构性,实现信息化系统间的信息共享也是本文研究的重点。依托于数据集成知识和理论基础,对现有数据库集成方法:联邦数据库、数据仓库(DWH)、中间件等学习和优劣对比后提出了基于DWH和Mediator/Wrapper方式结合的HISD体系,并对该体系结构的设计目标、设计模型以及主要模块分析,对比其特点优势,最后对提出的HISD体系结构的关键方法进行实现,搭建医疗标准数据库。在对异构数据库集成时,本文提出将传统的数据存储从横向表格存储方式转换为纵向传输,选XML数据格式为最终统一的数据格式来消除数据模式上的异构,在目标数据源端可直接接收标准的XML数据,避免在数据源端设置不同的处理模块,提高可扩展性和可维护性;并提出等间隔数据分片方法优化ETL过程,对具体数据处理部分完成优化;最后参照元数据映射规则对卫生信息数据元数据与医疗标准数据库之间进行简单映射。
基于数据挖掘的校园一卡通数据分析系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,数据仓库,ETL,关联规则,FP-growth算法的论文, 主要内容为高职类院校一卡通建设经过多年的发展,在实际管理和应用中缺乏针对学生的消费特点的分析,难以发现背后的有价值的数据信息。本文从分析结果查询权限划分、一卡通数据整合管理和消费数据分析和挖掘的方法进行深入的探析,实现一卡通数据分析系统。本文对邢台职业技术学院一卡通数据的结构和组成作深入分析以后并结合不同角色的实际需求,采用Struts+Spring+Hibernate框架和MVC三层架构,系统后台选用SQL Server数据库,完成系统总体架构设计。在用户权限设置方面从对用户、角色、操作权限以及三者之间的关系分析入手构建表,通过对路由、视图、请求三个层面的控制,实现任意颗粒度的用户权限控制。在数据管理方面采用数据仓库方式对维度模型、事实表和对元数据进行了设计。通过ETL完成从一卡通数据库的抽取和调度这些数据,并将它们装入数据仓库中,为数据分析做好准备。最后,使用选择聚类的方法实现校园卡状态及消费情况的数据统计分析,获得消费情况中的微观和宏观信息;在贫困生鉴别应用中利用FP-growth算法对经过预处理的数据进行数据挖掘,生成相应的关联规则,发现在贫困生与消费水平、学习成绩以及家庭情况等之间的关系和规律。本系统对一卡通数据分析和挖掘,有利于学校的管理,更重要的是为学校管理工作提供决策支持。为构造完整的分析平台以及实现更高层次的领导决策支持打下了基础。
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